更多重采样

在 R 中使用 caret 的机器学习

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

比较模型

  • Resamples 有很多实用方法
  • 我最喜欢的函数之一（感谢 Max！）
  • 启发了 caretEnsemble 包
在 R 中使用 caret 的机器学习

箱线图

bwplot(resamps, metric = "ROC")

图示为重采样的箱线图。随机森林的ROC分布显著高于glmnet。

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点图

dotplot(resamps, metric = "ROC")

图示为重采样的点图。与箱线图信息相近，但仅显示各模型的ROC均值和置信区间。

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密度图

densityplot(resamps, metric = "ROC")

图示为各模型重采样ROC的概率密度曲线。

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散点图

xyplot(resamps, metric = "ROC")

图示为glmnet与随机森林的AUC散点图。每个点对应一次重采样。

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另一个点图

dotplot(lots_of_models, metric = "ROC")

图示为模型类型与ROC的点图。该图显示点图非常适合展示多种模型类型。

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Passons à la pratique !

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